文 | 強(qiáng)調(diào)Next

日前，英偉達(dá)CEO黃仁勛接受了知名科技主持人Dwarkesh Patel的專訪，全程103分鐘。采訪一開(kāi)篇，主持人Dwarkesh Patel就拋出了一個(gè)犀利的問(wèn)題：英偉達(dá)本質(zhì)上只是在寫軟件，芯片由臺(tái)積電代工，內(nèi)存由SK海力士和三星提供，組裝交給臺(tái)灣ODM。如果軟件被AI商品化，英偉達(dá)會(huì)不會(huì)也被商品化？

黃仁勛給出了他對(duì)英偉達(dá)最精煉的自我定義：“輸入是電子，輸出是Token，中間是英偉達(dá)?！?/p>

他解釋說(shuō)，把電子轉(zhuǎn)化為Token并讓這些Token持續(xù)增值，這件事本身難以被商品化。英偉達(dá)的職責(zé)是“做必要的，外包可外包的”，自己不需要做的事情，全部交給生態(tài)伙伴；但真正核心的部分，“難得令人難以置信”。

他還反駁了軟件公司會(huì)被AI消滅的悲觀論：他認(rèn)為AI Agent數(shù)量會(huì)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，工具調(diào)用量也會(huì)隨之暴增。Synopsys、Cadence這類工具軟件，需求反而會(huì)因?yàn)锳I Agent的普及而大幅上升：“現(xiàn)在的瓶頸不是工具，而是工程師數(shù)量不夠用”。

01 · 供應(yīng)鏈護(hù)城河：2500億美元的承諾與“預(yù)取瓶頸”策略

外界分析機(jī)構(gòu)SemiAnalysis披露，英偉達(dá)對(duì)晶圓廠、內(nèi)存和封裝廠的采購(gòu)承諾總額可能高達(dá)2500億美元。

黃仁勛并不否認(rèn)這是英偉達(dá)護(hù)城河的一部分，但他解釋了背后的邏輯：英偉達(dá)的上游供應(yīng)商之所以愿意為英偉達(dá)做巨額投資，是因?yàn)樗麄兿嘈庞ミ_(dá)有足夠強(qiáng)大的下游需求來(lái)消化產(chǎn)能。這種相互信任并不靠合同維系。他以英偉達(dá)和臺(tái)積電的關(guān)系為例，雙方甚至沒(méi)有正式法律合同，靠的是“數(shù)十年的信任與公平互惠”。

他以封裝技術(shù)CoWoS為例說(shuō)明“瓶頸會(huì)被市場(chǎng)力量快速填平”：兩年前CoWoS是行業(yè)最大瓶頸，后來(lái)整個(gè)行業(yè)集中力量解決，現(xiàn)在已經(jīng)基本不再是問(wèn)題。臺(tái)積電現(xiàn)在已經(jīng)把CoWoS產(chǎn)能的擴(kuò)張與邏輯芯片產(chǎn)能綁定同步推進(jìn)。

黃仁勛提出了一個(gè)核心策略：“預(yù)取瓶頸”（prefetching the bottlenecks）——英偉達(dá)提前數(shù)年布局可能出現(xiàn)的供應(yīng)鏈卡點(diǎn)。他舉例說(shuō)，英偉達(dá)多年前就開(kāi)始投資硅光子生態(tài)（Lumentum、Coherent等公司），如今這一布局已經(jīng)重塑了整個(gè)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)。

他坦言，他真正擔(dān)心的瓶頸不是芯片或封裝，而是能源政策?！澳悴荒茉跊](méi)有能源的情況下建設(shè)新工業(yè)。不論是AI工廠、芯片制造還是機(jī)器人產(chǎn)線，能源基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)周期比芯片產(chǎn)能長(zhǎng)得多。”他認(rèn)為，美國(guó)的再工業(yè)化愿景（芯片制造、AI數(shù)據(jù)中心、電動(dòng)車、機(jī)器人）最大的制約都是電力供應(yīng)，而這是幾年內(nèi)無(wú)法解決的問(wèn)題。這也是英偉達(dá)為何如此執(zhí)著于提升每瓦性能的根本原因。

02 · TPU威脅：谷歌和亞馬遜的定制芯片真的能替代GPU嗎？

Patel指出，目前全球頂尖AI模型中，Claude和Gemini均在TPU上訓(xùn)練，這對(duì)英偉達(dá)意味著什么？

黃仁勛的回答非常有條理。他首先拉開(kāi)了概念上的距離：英偉達(dá)做的是“加速計(jì)算”，不是“張量處理單元”。加速計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景遠(yuǎn)不止AI，還涵蓋分子動(dòng)力學(xué)、量子色動(dòng)力學(xué)、流體力學(xué)、粒子物理等科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域。TPU或任何專用ASIC的市場(chǎng)覆蓋，都無(wú)法與英偉達(dá)相比。

對(duì)于“AI只是矩陣乘法，TPU天然更適合”的論點(diǎn)，他的反駁很有力，他認(rèn)為，矩陣乘法是AI的重要組成，但并非全部。新的注意力機(jī)制、混合SSM架構(gòu)、擴(kuò)散模型與自回歸融合，所有算法創(chuàng)新都需要一個(gè)足夠通用可編程的底層架構(gòu)。AI進(jìn)步的核心動(dòng)力是算法的演進(jìn)，而算法演進(jìn)需要靈活的硬件。

他還以Hopper到Blackwell的跨代提升舉例，性能提升了30至50倍，這遠(yuǎn)超摩爾定律能給出的25%年增速，完全依賴于算法和軟件層的協(xié)同創(chuàng)新（比如MoE架構(gòu)的并行化），而這正是CUDA可編程性帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。

03 · CUDA護(hù)城河：數(shù)億規(guī)模的安裝基礎(chǔ)是最大的隱形壁壘

CUDA的真正護(hù)城河在于生態(tài)的廣度和安裝基礎(chǔ)的規(guī)模。英偉達(dá)目前在外流通的GPU超過(guò)數(shù)億塊，從A10、A100、H100到最新的Blackwell系列，遍布每一朵主流公有云，谷歌、亞馬遜、微軟Azure、甲骨文OCI全部都有。

黃仁勛的邏輯是，軟件開(kāi)發(fā)者最在乎的是“安裝基礎(chǔ)”，你寫的代碼能跑在多少機(jī)器上，這才是真正的價(jià)值。Triton、vLLM、SGLang等框架，英偉達(dá)都大量貢獻(xiàn)了優(yōu)化代碼；RL訓(xùn)練領(lǐng)域新興的verl、NeMo RL等框架，也都首先在CUDA生態(tài)上爆發(fā)。這種“生態(tài)厚度”不是單純的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，而是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)壁壘。

他也承認(rèn)了一個(gè)現(xiàn)象：為何Anthropic選擇了谷歌TPU而非英偉達(dá)？他解釋說(shuō)，這背后是商業(yè)投資邏輯，谷歌和亞馬遜向Anthropic投入了數(shù)十億美元，芯片使用只是投資條款的一部分。英偉達(dá)在當(dāng)時(shí)沒(méi)有能力（也不具備做法人投資的哲學(xué)）提供類似的“算力換股權(quán)”安排。

04 · 為何英偉達(dá)不做云服務(wù)商？

這是一個(gè)有趣的問(wèn)題：為何英偉達(dá)不直接變成超大規(guī)模云服務(wù)商，跳過(guò)中間商？

黃仁勛的答案清晰直接：英偉達(dá)的商業(yè)模式建立在“賦能運(yùn)營(yíng)商”上，而不是成為運(yùn)營(yíng)商本身。英偉達(dá)的芯片能讓任何公司運(yùn)營(yíng)，包括高校超算、企業(yè)私有云、禮來(lái)藥廠的藥物研發(fā)平臺(tái)、馬斯克的xAI集群等等，這種通用性是核心競(jìng)爭(zhēng)力。一旦英偉達(dá)變成超大規(guī)模云廠商，就與現(xiàn)有的所有云客戶變成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，自毀生態(tài)。

他明確表示，英偉達(dá)永遠(yuǎn)不會(huì)搞GPU拍賣式定價(jià)，也不會(huì)成為hyperscaler。

05 · 結(jié)語(yǔ)：?jiǎn)我患軜?gòu)策略的背后邏輯

采訪最后，Patel問(wèn)及英偉達(dá)為何堅(jiān)持單一芯片架構(gòu)而不針對(duì)不同場(chǎng)景推出多條產(chǎn)品線。黃仁勛的答案與他一貫的思維一致：異質(zhì)化架構(gòu)會(huì)分裂生態(tài)，讓軟件開(kāi)發(fā)者面對(duì)碎片化問(wèn)題；而單一可編程架構(gòu)配合層次豐富的軟件棧，才能保持生態(tài)凝聚力。

這場(chǎng)采訪展示了黃仁勛一以貫之的戰(zhàn)略思維：不爭(zhēng)一城一地，而是掌控生態(tài)演化的節(jié)奏。無(wú)論是供應(yīng)鏈布局、CUDA生態(tài)、還是定價(jià)哲學(xué)，英偉達(dá)的護(hù)城河都不是某個(gè)單點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，而是一個(gè)自我強(qiáng)化的飛輪——下游需求越大，上游供應(yīng)鏈越愿意投資；生態(tài)越厚，開(kāi)發(fā)者越不愿意遷移；算法創(chuàng)新越快，可編程性的價(jià)值就越高。